Apache Lucene

PS:

苦学一周全文检索，由原来的搜索小白，到初次涉猎，感觉每门技术都博大精深，其中精髓亦是不可一日而语。那小博猪就简单介绍一下这一周的学习历程，仅供各位程序猿们参考，这其中不涉及任何私密话题，因此也不用打马赛克了，都是网络分享的开源资料，当然也不涉及任何利益关系。

　　Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

讲解之前，先来分享一些资料

　　首先呢，学习任何一门新的亦或是旧的开源技术，百度其中一二是最简单的办法，先了解其中的大概，思想等等。这里就贡献一个讲解很到位的ppt。已经被我转成了PDF，便于搜藏。

　　其次，关于第一次编程初探，建议还是查看官方资料。百度到的资料，目前Lucene已经更新到4.9版本，这个版本需要1.7以上的JDK，所以如果还用1.6甚至是1.5的小盆友，请参考低版本，由于我用的1.6，因此在使用Lucene4.0。

　　这是Lucene4.0的官网文档：http://lucene.apache.org/core/4_0_0/core/overview-summary.html

　　这里非常佩服Lucene的开元贡献者，可以阅读Lucene in Action，作者最初想要写软件赚钱，最后贡献给了Apache，跑题了。

　　最后，提醒学习Lucene的小盆友们，这个开源软件的版本更新不慢，版本之间的编程风格亦是不同，所以如果百度到的帖子，可能这段代码，用了4.0或者3.6就会不好使。

　　比如，以前版本的申请IndexWriter时，是这样的：

 IndexWriter indexWriter  =   new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer, true );

　　但是4.0，我们需要配置一个conf，把配置内容放到这个对象中：

    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_CURRENT, analyzer);
    IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);

　　所以，请一定要参考官方文档的编程风格，进行代码的书写。

　　最后的最后，从官网上面下载下来的文件，已经上传至百度网盘，欢迎下载。

　　这是其中最常用的五个文件：

　　第一个，也是最重要的，Lucene-core-4.0.0.jar,其中包括了常用的文档，索引，搜索，存储等相关核心代码。

　　第二个，Lucene-analyzers-common-4.0.0.jar，这里面包含了各种语言的词法分析器，用于对文件内容进行关键字切分，提取。

　　第三个，Lucene-highlighter-4.0.0.jar，这个jar包主要用于搜索出的内容高亮显示。

　　第四个和第五个，Lucene-queryparser-4.0.0.jar，提供了搜索相关的代码，用于各种搜索，比如模糊搜索，范围搜索，等等。

废话说到这里，下面我们简单的讲解一下什么是全文检索。

　　比如，我们一个文件夹中，或者一个磁盘中有很多的文件，记事本、world、Excel、pdf，我们想根据其中的关键词搜索包含的文件。例如，我们输入Lucene，所有内容含有Lucene的文件就会被检查出来。这就是所谓的全文检索。

　　因此，很容易的我们想到，应该建立一个关键字与文件的相关映射，盗用ppt中的一张图，很明白的解释了这种映射如何实现。

　　在Lucene中，就是使用这种“倒排索引”的技术，来实现相关映射。

有了这种映射关系，我们就来看看Lucene的架构设计。

　　下面是Lucene的资料必出现的一张图，但也是其精髓的概括。

　　我们可以看到，Lucene的使用主要体现在两个步骤：

　　1 创建索引，通过IndexWriter对不同的文件进行索引的创建，并将其保存在索引相关文件存储的位置中。

　　2 通过索引查寻关键字相关文档。

　　下面针对官网上面给出的一个例子，进行分析：

 1 　　Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);
 2 
 3     // Store the index in memory:
 4     Directory directory = new RAMDirectory();
 5     // To store an index on disk, use this instead:
 6     //Directory directory = FSDirectory.open("/tmp/testindex");
 7     IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_CURRENT, analyzer);
 8     IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);
 9     Document doc = new Document();
10     String text = "This is the text to be indexed.";
11     doc.add(new Field("fieldname", text, TextField.TYPE_STORED));
12     iwriter.addDocument(doc);
13     iwriter.close();
14     
15     // Now search the index:
16     DirectoryReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
17     IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
18     // Parse a simple query that searches for "text":
19     QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "fieldname", analyzer);
20     Query query = parser.parse("text");
21     ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, null, 1000).scoreDocs;
22     assertEquals(1, hits.length);
23     // Iterate through the results:
24     for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
25       Document hitDoc = isearcher.doc(hits[i].doc);
26       assertEquals("This is the text to be indexed.", hitDoc.get("fieldname"));
27     }
28     ireader.close();
29     directory.close();

索引的创建

　　首先，我们需要定义一个词法分析器。

　　比如一句话，“我爱我们的中国！”，如何对他拆分，扣掉停顿词“的”，提取关键字“我”“我们”“中国”等等。这就要借助的词法分析器Analyzer来实现。这里面使用的是标准的词法分析器，如果专门针对汉语，还可以搭配paoding，进行使用。

1 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);

　　参数中的Version.LUCENE_CURRENT，代表使用当前的Lucene版本，本文环境中也可以写成Version.LUCENE_40。

　　第二步，确定索引文件存储的位置，Lucene提供给我们两种方式：

　　1 本地文件存储

Directory directory = FSDirectory.open("/tmp/testindex");

　　2 内存存储

Directory directory = new RAMDirectory();

　　可以根据自己的需要进行设定。

　　第三步，创建IndexWriter，进行索引文件的写入。

IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_CURRENT, analyzer);
IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);

　　这里的IndexWriterConfig，据官方文档介绍，是对indexWriter的配置，其中包含了两个参数，第一个是目前的版本，第二个是词法分析器Analyzer。

　　第四步，内容提取，进行索引的存储。

Document doc = new Document();
String text = "This is the text to be indexed.";
doc.add(new Field("fieldname", text, TextField.TYPE_STORED));
iwriter.addDocument(doc);
iwriter.close();

　　第一行，申请了一个document对象，这个类似于数据库中的表中的一行。

　　第二行，是我们即将索引的字符串。

　　第三行，把字符串存储起来（因为设置了TextField.TYPE_STORED,如果不想存储，可以使用其他参数，详情参考官方文档），并存储“表明”为"fieldname".

　　第四行，把doc对象加入到索引创建中。

　　第五行，关闭IndexWriter,提交创建内容。

　　这就是索引创建的过程。

关键字查询：

　　第一步，打开存储位置

DirectoryReader ireader = DirectoryReader.open(directory);

　　第二步，创建搜索器

IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);

　　第三步，类似SQL，进行关键字查询

QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "fieldname", analyzer);
Query query = parser.parse("text");
ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, null, 1000).scoreDocs;
assertEquals(1, hits.length);
for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
    Document hitDoc = isearcher.doc(hits[i].doc);
    assertEquals("This is the text to be indexed.",hitDoc.get("fieldname"));
}

　　这里，我们创建了一个查询器，并设置其词法分析器，以及查询的“表名“为”fieldname“。查询结果会返回一个集合，类似SQL的ResultSet，我们可以提取其中存储的内容。

　　关于各种不同的查询方式，可以参考官方手册，或者推荐的PPT

　　第四步，关闭查询器等。

ireader.close();
directory.close();

最后，博猪自己写了个简单的例子，可以对一个文件夹内的内容进行索引的创建，并根据关键字筛选文件，并读取其中的内容。

创建索引：

/**
     * 创建当前文件目录的索引
     * @param path 当前文件目录
     * @return 是否成功
     */
    public static boolean createIndex(String path){
        Date date1 = new Date();
        List<File> fileList = getFileList(path);
        for (File file : fileList) {
            content = "";
            //获取文件后缀
            String type = file.getName().substring(file.getName().lastIndexOf(".")+1);
            if("txt".equalsIgnoreCase(type)){
                
                content += txt2String(file);
            
            }else if("doc".equalsIgnoreCase(type)){
            
                content += doc2String(file);
            
            }else if("xls".equalsIgnoreCase(type)){
                
                content += xls2String(file);
                
            }
            
            System.out.println("name :"+file.getName());
            System.out.println("path :"+file.getPath());
//            System.out.println("content :"+content);
            System.out.println();
            
            
            try{
                analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);
                directory = FSDirectory.open(new File(INDEX_DIR));
    
                File indexFile = new File(INDEX_DIR);
                if (!indexFile.exists()) {
                    indexFile.mkdirs();
                }
                IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_CURRENT, analyzer);
                indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
                
                Document document = new Document();
                document.add(new TextField("filename", file.getName(), Store.YES));
                document.add(new TextField("content", content, Store.YES));
                document.add(new TextField("path", file.getPath(), Store.YES));
                indexWriter.addDocument(document);
                indexWriter.commit();
                closeWriter();
    
                
            }catch(Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            content = "";
        }
        Date date2 = new Date();
        System.out.println("创建索引-----耗时：" + (date2.getTime() - date1.getTime()) + "ms\n");
        return true;
    }

进行查询：

/**
     * 查找索引，返回符合条件的文件
     * @param text 查找的字符串
     * @return 符合条件的文件List
     */
    public static void searchIndex(String text){
        Date date1 = new Date();
        try{
            directory = FSDirectory.open(new File(INDEX_DIR));
            analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT);
            DirectoryReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
            IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
    
            QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "content", analyzer);
            Query query = parser.parse(text);
            
            ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, null, 1000).scoreDocs;
        
            for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
                Document hitDoc = isearcher.doc(hits[i].doc);
                System.out.println("____________________________");
                System.out.println(hitDoc.get("filename"));
                System.out.println(hitDoc.get("content"));
                System.out.println(hitDoc.get("path"));
                System.out.println("____________________________");
            }
            ireader.close();
            directory.close();
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        Date date2 = new Date();
        System.out.println("查看索引-----耗时：" + (date2.getTime() - date1.getTime()) + "ms\n");
    }